隨著阿里達摩院“2019十大科技趨勢”的公布，IT業(yè)也蹭蹭登上了熱搜。真是2019年的開年好戲??！

　　在“調(diào)侃”這場開年好戲之前，我們先來看看阿里達摩院所發(fā)布的“2019十大科技趨勢”——

　　1、城市實時仿真成為可能，智能城市誕生；

　　2、語音AI在特定領(lǐng)域通過圖靈測試；

　　3、AI專用芯片將挑戰(zhàn)GPU的絕對統(tǒng)治地位；

　　4、超大規(guī)模圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)將賦予機器常識；

　　5、計算體系結(jié)構(gòu)將被重構(gòu)；

　　6、5G網(wǎng)絡(luò)催生全新應(yīng)用場景；

　　7、數(shù)字身份將成為第二張身份證；

　　8、自動駕駛進入冷靜發(fā)展期；

　　9、區(qū)塊鏈回歸理性，商業(yè)化應(yīng)用加速；

　　10、數(shù)據(jù)安全保護技術(shù)加速涌現(xiàn)。

　　在這份開年預(yù)測報告中，達摩院的預(yù)測幾乎涵蓋當前最熱門的話題，如在2018年成為安防行業(yè)乃至科技行業(yè)的焦點話題AI芯片，以及即將在2020年實現(xiàn)商業(yè)的5G技術(shù)。毋庸置疑，這些科技的發(fā)展必然需要大量的人才補給，同時將捧紅不少與技術(shù)職業(yè)。只是，眾人疑惑的是，為何IT行成為了業(yè)內(nèi)普遍看好的職業(yè)“香餑餑”呢？

　　關(guān)于這點，恐怕還得從從IT業(yè)本身談起。

　　百度百科中將IT業(yè)定義為信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)（Information Technology），一種集感測技術(shù)、通信技術(shù)、計算機技術(shù)和控制技術(shù)為一體的信息技術(shù)。并被分為硬件、軟件和應(yīng)用三個層次：硬件層指數(shù)據(jù)存儲、處理和傳輸?shù)闹鳈C和網(wǎng)絡(luò)通信設(shè)備；軟件層指可用來收集、存儲、檢索、分析、應(yīng)用、評估信息的各種軟件；應(yīng)用層指收集、存儲、檢索、分析、應(yīng)用、評估使用各種信息。

　　這樣看來，科學技術(shù)與IT行業(yè)密不可分又相互重合。僅以安防行業(yè)為例，智能攝像頭、人臉匝機、智能路燈等系類終端產(chǎn)品是否與IT業(yè)的硬件層重合，都是用來進行數(shù)據(jù)（信息）存儲、處理和傳輸?shù)挠伯a(chǎn)品設(shè)備；而與智能攝像頭、人臉匝機、智能路燈配套的軟件則源于IT業(yè)的軟件層；還有最后的應(yīng)用，安防行業(yè)的應(yīng)用結(jié)果不也是通過相關(guān)落地案例效果進行分析、評估嗎？

　　有人提出安防的下一步是智能安防，而恰好IT的下一步也是智能IT，它希望在未來十年內(nèi)將人來的大腦與計算機聯(lián)系起來，通過大腦就能控制計算機。雖然有些驚艷和可怕，但這點看起來與未來智能攝像機能主動識別、分析并與測被拍攝人的行為似乎并無太大差別。只不過智能攝像機被當做“人的大腦”罷了。

　　也許從這兩個角度出發(fā)，我們就能初步了解為什么科學技術(shù)的發(fā)展將推進IT行業(yè)向前發(fā)展。

　　再來針對達摩院的“2019十大科技趨勢”來談。筆者根據(jù)網(wǎng)友的神評論制作了以下表格：

　　從表格我們可以看出，在達摩院的開年十大預(yù)測中，有七項技術(shù)預(yù)測將圍繞IT行業(yè)展開，包括智能城市、AI芯片、機器學習和數(shù)據(jù)安全等等，但最終都能用一句話來概括，人工智能將引領(lǐng)科技變革。筆者試著對網(wǎng)友的評論進行了簡單分析。

　　僅以AI芯片為例。眾所周知，AI芯片被認為是一種專門用來處理人工智能應(yīng)用中大量計算任務(wù)的模塊，就現(xiàn)階段而言，目前實現(xiàn)和提高其性能的方法原理還是依靠深度學習等算法模型的研發(fā)進行。英偉達、英特爾、微軟、谷歌、阿里巴巴還是華為等科技公司都在專注于AI芯片研發(fā)，而這些公司最不缺乏且最多的就是IT人員。

　　或者撇開AI芯片中的“芯片”就“人工智能”四字而言，人工智能本身就需要通過深度學習即需要大量的數(shù)據(jù)和繁瑣的運算，來滿足當前算法訓練的要求。對于AI芯片而言，人工智能算法的能力相當重要，而這一切都需要相關(guān)算法或其他技術(shù)人員進行研發(fā)訓練。

　　這時候我們就必須提及IT業(yè)。大數(shù)據(jù)工程師是IT行業(yè)的技術(shù)職業(yè)之一，該職位要求工作人員必須能夠進行數(shù)據(jù)可視化、熟知算法以及建立機器學習的框架。也就是說，大數(shù)據(jù)工程師是AI芯片研發(fā)不可或缺的重要力量之一。當然，IT行業(yè)中的其它技術(shù)職業(yè)如軟件測試、UI、前端、后端等，都可在科學技術(shù)的研發(fā)中貢獻自己的力量。

　　再來談?wù)勁c人工智能研發(fā)息息相關(guān)的算法工程師，他們大多出身于計算機、電子、通信、數(shù)學等相關(guān)專業(yè)，必須掌握計算機相關(guān)知識、熟練使用仿真工具MATLAB等、必須會一門編程語言等等，這不就是IT技術(shù)人員干的事情嗎？

　　也就是說，算法（深度學習）與AI并不分家，成為一名IT人員是成為算法工程師的第一步。

　　最后一點也是最重要的一點——人才匱乏，這個命題在整個人工智能以及科技領(lǐng)域都能成立。

　　斯坦福全球“人工智能指數(shù)”報告指出，機器學習人才需求在近兩年內(nèi)增加了35倍。但遺憾的是，機器學習人才的輸出速度遠遠小于市場的需求度。騰訊研究院聯(lián)合BOSS直聘發(fā)布《全球人工智能人才白皮書》顯示，全球AI領(lǐng)域人才約30萬，而市場需求在百萬量級。全球每年畢業(yè)于AI領(lǐng)域的高校學生約2萬人，遠遠不能滿足市場對人才的需求。

　　就當前而言，在AI人才市場大缺口的情況下，涉及數(shù)據(jù)挖掘、自然語言處理、機器學習、計算機視覺、智能推薦等領(lǐng)域，并技術(shù)過關(guān)的IT職業(yè)，必然成為AI行業(yè)的中堅力量。

　　雖然不知道達摩院的開年報告將會在今年吸引多少學子投身IT行業(yè)，但數(shù)目應(yīng)該很龐大的吧！